اپلیکیشن اندرویدی فلش‌کارت آموزشی راهنمای کاربردی آموزش مدل‌های تخصصی تصویر (LoRA) با استفاده از ابزارهای متن‌باز و زیرساخت‌های ابری

🎓 دوره آموزشی جامع

📚 اطلاعات دوره

عنوان دوره: دوره راهنمای کاربردی آموزش مدل‌های تخصصی تصویر (LoRA) با استفاده از ابزارهای متن‌باز و زیرساخت‌های ابری

موضوع کلی: هوش مصنوعی و پردازش تصویر

موضوع میانی: یادگیری ماشین و آموزش مدل‌های بصری (Fine-tuning)

📋 سرفصل‌های دوره

• 1. مبانی و مفاهیم مدل‌های انتشار و تولید تصویر
• 2. آشنایی با ساختار و معماری مدل‌های SDXL
• 3. نصب و راه‌اندازی محیط توسعه Kohya SS
• 4. مدیریت زیرساخت‌های ابری و اتصال به سرویس‌های پردازشی
• 5. آماده‌سازی و پیش‌پردازش مجموعه داده‌های تصویری
• 6. اصول برچسب‌گذاری و کپشن‌نویسی تصاویر برای آموزش مدل
• 7. تکنیک‌های بهینه‌سازی کیفیت داده‌های آموزشی
• 8. آشنایی با مفهوم LoRA و نقش آن در شخصی‌سازی مدل‌ها
• 9. بررسی پارامترهای اصلی در پیکربندی آموزش مدل
• 10. تنظیم نرخ یادگیری و زمان‌بندی بهینه‌سازی مدل
• 11. استفاده از روش‌های Regularization برای جلوگیری از بیش‌برازش
• 12. انتخاب و تنظیم معماری شبکه عصبی در Kohya SS
• 13. مدیریت حافظه گرافیکی در فرآیند آموزش مدل‌های سنگین
• 14. اجرای فرآیند آموزش و پایش نمودارهای همگرایی
• 15. ارزیابی و تست خروجی‌های میانی در حین آموزش
• 16. تکنیک‌های ذخیره‌سازی و تبدیل مدل‌های آموزش‌دیده
• 17. راه‌اندازی محیط کاربری Automatic1111 برای استنتاج
• 18. نصب و مدیریت افزونه‌های ضروری در محیط Automatic1111
• 19. بارگذاری و استفاده از LoRA در محیط استنتاج
• 20. تنظیمات وزن‌دهی و ترکیب LoRA با مدل‌های پایه
• 21. تکنیک‌های بهبود کیفیت خروجی با استفاده از Hires Fix
• 22. استفاده از ControlNet برای کنترل ساختار تصویر
• 23. ترکیب چندین LoRA برای رسیدن به نتایج ترکیبی
• 24. عیب‌یابی خطاهای رایج در فرآیند آموزش مدل
• 25. بهینه‌سازی زمان و هزینه آموزش در محیط‌های ابری
• 26. اخلاق در تولید محتوای بصری و رعایت حقوق مالکیت فکری
• 27. بررسی محدودیت‌های فنی و قانونی در تولید تصاویر
• 28. مستندسازی و آرشیو مدل‌های شخصی‌سازی شده
• 29. توسعه جریان کاری برای تولید تصاویر با کیفیت بالا
• 30. راهکارهای ارتقای مدل‌های آموزش‌دیده برای پروژه‌های تخصصی